滚动式用数值预报产品制作单站气温预报的方法

用最优子集回归法，采用滚动式方法取舍样本资料，首先利用数值预报产品及盆地内单站的气温资料建立该站的最 子集回归方程然后根据２４－１４４小时的数值预报报资料作该站２４－１４４小时的气温预报。     

一种Bayes降水概率预报的最优子集算法

MOS预报最优子集模型,通过消除数值模式系统性误差,可最大程度地提高其预报技巧。为了建立Na?ve Bayes降水最优模型,利用2008—2011年T511数值预报产品和单站观测资料,对介休、运城、丰宁3个站Na?ve Bayes降水概率分级预报模型进行研究。通过设计恰当的适应度函数,提出了一种用遗传算法搜寻Na?ve Bayes模型最优子集的计算方案,得到了3个站的最优子集模型。结果表明:最优子集的拟合效果明显高于普通初始子集,能够显著提升数值模式在单站的预报技巧。最优子集模型主要通过降低数值模式空报率提高单站晴雨、小雨预报效果,通过小幅提高正确次数和降低空报次数改善对中雨预报效果。     

卡尔曼滤波方法在高温预报中的应用

用卡尔曼滤波方法制作2000年5月-6月攀枝花市逐日最高气温24小时预报，其预报准确率达86%以上，比主观方法预报提高20%-30%，比常用模式方法提高10-20%。同时，用T106数值预报48h、72h、96h网格资料作相应时段的高温预报，其预报误差≤1.8°；用T106数值预报120h、144h、168h网格资料作相应时段的高温预报，预报误差在1.5～3.3°间变化。该方法预报精度较高，值得推广。     

T213数值预报产品的温度预报释用技术

分析1997—2001年HLAFS的客观分析格点资料，用卡尔曼滤波方法建立了宝鸡市分县气温预报方程。2003年汛期使用逐日T213数值预报产品，制作宝鸡气温分县预报。结果表明：方法可以精细预报出宝鸡市各县区24h、48h气温；当预报时效由24h延长到48h，气温预报误差增大。气温发生突变时，预报结果与实况的滞后偏差较大。     

欧洲数值预报中心的数值预报产品对广东寒潮预报能力的评估

近两个冬季，我省接连受寒潮袭击，冻害严重，造成直接经济损失之大为历史上罕见，使预报员进一步认识到这个“冬老虎”不能掉以轻心。本文利用获取的欧洲数值预报中心的数值预报产品资料，对广东近六年寒潮和强冷空气的预报能力进行检验分析，希望从中得到有益的启示。1资料和分析样本用欧洲中心（简称EC）数值产品历史和实时资料，选取与冷空气活动关系较密切的海平面气压和850hPa温度两种要素，用其七个时效（客观分析和24、48、72、96、120、144小时预报，以下同）的5。XS”网格格点值，作为本文的分析资料。定当年12月至次年2月作为…     

分县客观定量降水预报微机自动化处理系统

本系统着重于T106数据预报产品的应用，采用最优子集回归方程，从气象卫星网上下发的T106数值预报产品中选取最优因子，建立了长治地区11个县市24h、48h降水预报多元回归方程。该系统采用VB5编程，建立了实时资料自动处理、分县客观定量降水预报自动制作、预报结果文本、图形输出等模块。该系统可直接挂接于MICAPS系统下，定时自动运行，无需人工干预。预报结果输出图文并茂，可供预报员参考。     

汉中市T213数值预报产品气温解释预报

取2002—2003年逐日T213气温预报资料和逐日实况最低、最高气温对比,分析出各个县(区)气温的相对误差,然后以汉中当日的最低和最高气温为基础,结合T213因子,得出T213气温变化率,订正后进行预报。2004年7月利用逐日T213数值气温预报产品,制作出汉中市各县区24h气温分县预报。试运行结果表明:这一方法不需要历史资料,并且可以较为精确的预报出各县区24h气温。

     

集成方法在高原降水预报中的应用研究

本文对1991～2000年各月西宁等站的降水和气温预报进行了评分，并根据它们的评分结果，选取了最优子集回归、高次多项式、均生函数等7种预报方法作为集成预报的预报因子。通过降水试报得出，一元回归集成、权重集成、最优子集集成的趋势评分均超过了82％，降水预报集成后的趋势评分比单个预报方法的平均评分至少提高了15～25个百分点。     

卡尔漫滤波方法在四川盆地面雨量预报中的应用

本文用卡尔曼滤波方法释用ECMWF输出产品于四川盆地的面雨量预报。研究结果表明：不对面雨量做任何形式的变换做为预报对象为0小时的ECMWF输出量资料进行面量的模拟结果最好。用订正后的24－144小时ECMWF输出资料于面雨量的预报结果表明，卡尔曼滤波方法对面雨量从无到有的转折性降雨预报具有参考价值。     

最优子集回归在逐日分县预报中的应用

本文采用ECMWF北半球500 hPa高度、850 hPa温度和地面气压的分析场资料和预报场资料,运用最优子集回归方法,建立温江日均气温、日最高及最低气温预报模型,进行试报,并对预报结果进行了检验,其结果表明最优子集回归方法可以运用在逐日分县要素客观预报中,且PP法比MOS法预报效果好.     

最优子集回归在逐日分县预报中的应用

本文采用ECMWF北半球500hPa高度、850hPa温度和地面气压的分析场资料和预报场资料,运用最优子集回归方法,建立温江日均气温、日最高及最低气温预报模型,进行试报,并对预报结果进行了检验,其结果表明最优子集回归方法可以运用在逐日分县要素客观预报中,且PP法比MOS法预报效果好。     

四川盆地区域性雾的客观化预报

通过对1991—2000年四川省2～4月雾的气候特征进行分析研究，在掌握其变化特点、规律以及成因的基础之上。进行预报因子的筛选，结合实况气象资料和数值预报产品，通过最优子集回归计算建立了四川雾站数预报的方程。     

广东省24～144小时降水概率回归预报

本文利用欧洲中心10年（1980-1989年）物理量资料，建立了广东省86站1-12月的晴、雨及有无大于25mm降水完全概率回归预报方程，并利用T106逐日要素场预报资料，作24-144小时逐日滚动降水概率回归预报，并逐日上网做指导预报，供广东省各台站调用。     

卡尔曼滤波方法在高温预报中的应用

用卡尔曼滤波方法制作2000年5月-6月攀枝花市逐日最高气温24小时预报，其预报准确率达86%以上，比主观方法预报提高20%-30%，比常用模式方法提高10-20%。同时，用T106数值预报48h、72h、96h网格资料作相应时段的高温预报，其预报误差≤1.8°；用T106数值预报120h、144h、168h网格资料作相应时段的高温预报，预报误差在1.5～3.3°间变化。该方法预报精度较高，值得推广。     

鲁西南1月气温的分析及预报

分析了菏泽市1954-2000年1月气温的变化规律及其与北半球500hPa高度场、太平洋海温的相关关系，采用逐步回归、最优子集回归方法，建立1月气温的预报方程及集合方程，经检验试用，具有一定的预报能力。     

卡尔曼滤波方法在逐日极端气温预报中的应用分析

利用国家气象中心的T63数值预报产品，采用卡尔曼滤波方法，建立了内蒙古地区（35个站）的逐日极端（日最低、日最高）气温24小时预报方程。于1996年3～11月进行业务试运行，预报结果令人满意，表明该方法有一定的参考和实用价值。     

卡尔曼滤波方法在四川盆地面雨量预报中的应用

本文用卡尔曼滤波方法释用ECMWF输出产品于四川盆地的面雨量预报。研究结果表明：不对面雨量做任何形式的变换做为预报对象用0小时的ECMWF输出资料进行面雨量的模拟结果最好。用订正后的24-144小时ECMWF输出资料于面雨量的预报结果表明，卡尔曼滤波方法对面雨量从无到有的转折性降雨预报具有参考价值。     

洛阳分县温度周滚动预报系统

利用洛阳9县(市)2002年11月~2004年9月逐日最高、最低气温资料,应用欧洲中心数值预报产品,建立了洛阳9个县(市)的温度周滚动预报方程。2004~2005年试报结果表明:24~48 h预报准确率在70%左右,绝对误差在2℃以内;24~144 h预报准确率在62%~70%之间,绝对误差在2℃左右;最低气温预报效果要好于最高气温,最低气温的绝对误差与准确率分别为1.98℃和67%,最高气温的绝对误差与准确率分别为2.28℃和61%。     

龙川县气温预报方法的建立与应用

利用龙川站2008-2012年地面观测资料、欧洲中心数值预报产品,采用常规统计预报方法（逐步回归）,将最高（低）气温实况作为预报对象,把可能影响气温变化的气象要素作为预报因子,分月建立未来24～ 72 h最高（低）气温的MOS预报方程,通过对2013年全年的检验预报表明：未来24～72 h最高（低）气温预报平均绝对误差均在2.0℃以内.     

洛阳分县温度周滚动预报系统

利用洛阳9县(市)2002年11月～2004年9月逐日最高、最低气温资料,应用欧洲中心数值预报产品,建立了洛阳9个县(市)的温度周滚动预报方程.2004～2005年试报结果表明 24～48 h预报准确率在70%左右,绝对误差在2 ℃以内;24～144 h预报准确率在62%～70%之间,绝对误差在2 ℃左右;最低气温预报效果要好于最高气温,最低气温的绝对误差与准确率分别为1.98 ℃和67%,最高气温的绝对误差与准确率分别为2.28 ℃和61%.